| Abstract: | A tarefa de Resolução de Correferência é um grande desafio para a área de Processamento da Linguagem Natural, tendo em vista o conhecimento linguístico exigido e a sofisticação das técnicas de processamento da língua empregados. Mesmo sendo uma tarefa desafiadora, um fator motivador do estudo deste fenômeno se dá pela sua utilidade. Basicamente, várias tarefas de Processamento da Linguagem Natural podem se beneficiar de seus resultados, como, por exemplo, o reconhecimento de entidades nomeadas, extração de relação entre entidades nomeadas, sumarização, análise de sentimentos, entre outras. A Resolução de Correferência é um processo que consiste em identificar determinados termos e expressões que remetem a uma mesma entidade. Por exemplo, na sentença “A França está resistindo. O país é um dos primeiros no ranking. ” podemos dizer que [o país] é uma correferência de [A França]. Realizando o agrupamento desses termos referenciais, formamos grupos de menções correferentes, mais conhecidos como cadeias de correferência. Esta tese propõe um processo para a resolução de correferência entre sintagmas nominais para a língua portuguesa, tendo como foco a utilização do conhecimento semântico.Nossa abordagem proposta é baseada em regras linguísticas sintático-semânticas. Ou seja, combinamos diferentes níveis de processamento linguístico utilizando relações semânticas como apoio, de forma a inferir relações referenciais entre menções. Modelos baseados em regras linguísticas têm sido aplicados eficientemente em outros idiomas como o inglês, o espanhol e o galego. Esses modelos mostram-se mais eficientes que os baseados em aprendizado de máquina quando lidamos com idiomas menos providos de recursos, dado que a ausência de corpora ricos em amostras pode prejudicar o treino desses modelos. O modelo proposto nesta tese é o primeiro voltado para a resolução de correferência em português que faz uso de conhecimento semântico. Dessa forma, tomamos este fator como a principal contribuição deste trabalho.
Coreference Resolution task is challenging for Natural Language Processing, considering the required linguistic knowledge and the sophistication of language processing techniques involved. Even though it is a demanding task, a motivating factor in the study of this phenomenon is its usefulness. Basically, several Natural Language Processing tasks may benefit from their results, such as named entities recognition, relation extraction between named entities, summarization, sentiment analysis, among others. Coreference Resolution is a process that consists on identifying certain terms and expressions that refer to the same entity. For example, in the sentence “ France is refusing. The country is one of the first in the ranking. ” we can say that [the country] is a coreference of [France]. By grouping these referential terms, we form coreference groups, more commonly known as coreference chains. This thesis proposes a process for coreference resolution between noun phrases for Portuguese, focusing on the use of semantic knowledge. Our proposed approach is based on syntactic-semantic linguistic rules. That is, we combine different levels of linguistic processing, using semantic relations as support, in order to infer referential relations between mentions. Models based on linguistic rules have been efficiently applied in other languages, such as: English, Spanish and Galician. In few words, these models are more efficient than machine learning approaches when we deal with less resourceful languages, since the lack of sample-rich corpora may produce a poor training. The proposed approach is the first model for Portuguese coreference resolution which uses semantic knowledge. Thus, we consider it as the main contribution of this thesis. |
